基于多维数据的威胁情报分析研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第15页 |
| 1.4 论文组织与结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论研究和技术介绍 | 第17-30页 |
| 2.1 网络威胁检测技术 | 第17-18页 |
| 2.2 网络流量行为分析 | 第18-20页 |
| 2.2.1 网络流量特征提取 | 第18-19页 |
| 2.2.2 网络行为特征度量 | 第19-20页 |
| 2.3 威胁情报相关概述 | 第20-23页 |
| 2.3.1 威胁情报模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 威胁情报分类 | 第21-23页 |
| 2.4 攻击链模型 | 第23-24页 |
| 2.5 关联分析 | 第24-25页 |
| 2.6 用户行为一致性判断 | 第25-27页 |
| 2.7 威胁情报共享规范 | 第27-29页 |
| 2.8 本章总结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于攻击链和网络流量的威胁情报分析研究 | 第30-42页 |
| 3.1 威胁情报模型 | 第30-32页 |
| 3.2 网络异常流量检测和关联分析 | 第32-35页 |
| 3.2.1 流量异常检测与关联分析的一般步骤 | 第32-35页 |
| 3.2.2 特征属性的度量 | 第35页 |
| 3.3 威胁情报分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 属性特征状态转换网络 | 第35-37页 |
| 3.3.2 频繁模式挖掘和关联分析 | 第37-38页 |
| 3.4 算法实现及分析 | 第38-41页 |
| 3.4.1 网络威胁度量 | 第38-39页 |
| 3.4.2 频繁项集的支持度计数 | 第39-41页 |
| 3.5 本章总结 | 第41-42页 |
| 第四章 多域数据融合的内部威胁检测 | 第42-52页 |
| 4.1 内部威胁检测的一般方法 | 第42-43页 |
| 4.2 多域数据集 | 第43-45页 |
| 4.3 多域异常检测 | 第45-49页 |
| 4.3.1 Blend-in攻击检测 | 第45-47页 |
| 4.3.2 unusual change检测 | 第47-49页 |
| 4.4 算法实现 | 第49-52页 |
| 4.5 本章总结 | 第52页 |
| 第五章 威胁情报共享 | 第52-62页 |
| 5.1 威胁情报的使用 | 第52-54页 |
| 5.1.1 威胁情报利用 | 第52-53页 |
| 5.1.2 威胁情报的处理 | 第53-54页 |
| 5.2 威胁情报的共享格式 | 第54-55页 |
| 5.3 OpenIOC情报共享框架 | 第55-60页 |
| 5.3.1 IOC&OpenIOC | 第55-56页 |
| 5.3.2 OpenIOC的使用 | 第56页 |
| 5.3.3 OpenIOC规范描述 | 第56-59页 |
| 5.3.4 IOC工作流程 | 第59-60页 |
| 5.4 本章总结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
